mem0

环境要求

• Python 或 Node.js 环境（用于安装 mem0 CLI）
• Docker 与 Docker Compose（仅自托管方式需要）
• 一个可用的 LLM 服务密钥（默认使用 OpenAI 的 gpt-5-mini）
• Python 示例还需 mem0 与 openai 依赖库

安装与启动步骤

1. 1安装 mem0 CLI

   README 提供两种 CLI 安装方式，这里用 npm 全局安装 @mem0/cli 包。若没有 Node.js 环境，可改用下一步的 pip 方式。

   npm install -g @mem0/cli

   复制

2. 2或用 pip 安装

   Python 用户可用 pip 安装 mem0-cli（README 中给出的替代命令），与 npm 方式二选一即可。

   pip install mem0-cli

   复制

3. 3自托管启动服务

   进入项目 server 目录后用 docker compose 后台启动整套服务，README 说明启动后访问 3000 端口。

   cd server && docker compose up -d

   复制

4. 4浏览器完成设置

   打开 http://localhost:3000，按页面向导完成自托管实例的初始化配置。

5. 5准备 LLM 密钥

   Mem0 必须依赖 LLM 才能工作，默认使用 OpenAI 的 gpt-5-mini；运行 Python 示例前需保证 OpenAI 客户端可用其密钥。

6. 6编写记忆示例

   把 README 的示例代码保存为 demo.py：先用 memory.search 检索相关记忆，交给模型生成回复，再用 memory.add 写回新记忆。

   from openai import OpenAI
   from mem0 import Memory
   
   openai_client = OpenAI()
   memory = Memory()
   
   def chat_with_memories(message: str, user_id: str = "default_user") -> str:
       # Retrieve relevant memories
       relevant_memories = memory.search(query=message, filters={"user_id": user_id}, top_k=3)
       memories_str = "\n".join(f"- {entry['memory']}" for entry in relevant_memories["results"])
   
       # Generate Assistant response
       system_prompt = f"You are a helpful AI. Answer the question based on query and memories.\nUser Memories:\n{memories_str}"
       messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}]
       response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-5-mini", messages=messages)
       assistant_response = response.choices[0].message.content
   
       # Create new memories from the conversation
       messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
       memory.add(messages, user_id=user_id)
   
       return assistant_response
   
   def main():
       print(&qu

   复制

7. 7运行示例脚本

   在终端执行脚本，输入问题后应返回 AI 回复；再次提问时模型会带上之前检索到的记忆。

   python demo.py

   复制

关键配置

如何确认成功

浏览器能打开 http://localhost:3000 的初始化向导；运行 python demo.py 后输入消息能收到 AI 回复，且记忆可被检索复用。

常见问题

注意事项

• Python 示例依赖 mem0 与 openai 库，README 未给出对应的 pip 安装命令，请以官方文档为准。
• 自托管方式必须先 cd 到 server 目录再执行 docker compose。
• 混合检索（语义 + 关键词 + 实体增强）建议换用更强的嵌入模型以提升效果。
• 官方文档地址：https://docs.mem0.ai/open-source/overview 与 https://docs.mem0.ai/quickstart。